Sentetik Veri: “Gerçek” Verinin Yapay Geleceği

Gizliliği bozmadan veri üreten sentetik dalga, yapay zekanın yeni yakıtı oluyor.

Bir zamanlar veriye sahip olmak, petrol kuyusu işletmek gibiydi: ne kadar çok ham veri, o kadar değer. Bugünse tablo tersine dönüyor; şirketler ham veriyi saklamaya değil, taklit etmeye para harcıyor. Buna “sentetik veri” diyoruz—gerçek müşteri, hasta ya da sensör kayıtlarını makine öğrenimiyle yeniden yazılmış dijital ikizler. Farkı anlamak için Stratechery’nin meşhur “aggregation” merceğini ödünç alalım: Veri artık dağınık, pahalı ve regülasyonla kilitli; dolayısıyla “ortak havuz” toplayanlar değil, veriyi güvenle kopyalayıp taşıyanlar avantaj kazanıyor.

Neden Şimdi?

Üç kuvvet aynı anda devrede:

1. Gizlilik Baskısı – Avrupa’nın AI Act’i ve ABD’de eyalet eyalet yayılan veri yasaları, “gerçek” kişisel veriyi her adımda frenliyor.

2. Aç Gözlü Modeller – Büyük dil modelleri ve otonom sistemler trilyonlarca örneğe aç; ancak bankacılık, sağlık, telekom verisi paylaşmaya kapalı.

3. Üretim Maliyeti – 2024’te bulut‑eğitim masrafı 13,8 milyar $’ı aştı; pek çok kurum için “veriyi çoğaltmak”, “veriyi toplamak”tan ucuz hale geldi.

Markets & Markets, sentetik veri pazarının 2023’te 0,3 milyar $’dan 2028’de 2,1 milyar $’a çıkacağını öngörüyor; CAGR %45,7. Growth eğrisi “S‑curve” çizimlerine benziyor: ilk çıkış ani, sonra sektör standarda oturuyor. “Petrol” benzetmemizi sürdürürsek, şimdiki dönem kuyuları açma safhası: erken giren çok kazanacak.

Sentetik Veri Nasıl Üretiliyor?

Teknik jargona boğulmadan: Algoritma gerçek veri setine bakar, desenleri öğrenir, ancak bireylerin tam kopyasını yapmaz. Böylece “Ayşe Yılmaz” yerine istatistiksel olarak benzer ama gerçekten var olmayan “Ceyda Demir” yaratılır. Model hâlâ nasıl kredi kartı harcadığımızı, hastaneye ne zaman gittiğimizi tahmin eder ama KVK kurallarını ihlâl etmez.

IBM’in 2025 başında yayınladığı bir ankette şirketlerin %62’si “önümüzdeki iki yıl içinde sentetik veri kullanacağız” dedi. Bunun nedeni basit: Gerçek veriyle yapamayacağınız risk testi, stres senaryosu, nadir vaka simülasyonunu sentetik veriyle gece‑gündüz tekrarlayabiliyorsunuz.

Oyuncular Sahada

Gretel AI – Nvidia’nın Radarına Giren Mücevher

Nvidia, nisan sonunda San Diego’lu Gretel’ı 320 milyon $’a satın aldı . Çip devi “veri yakıtını” dikeyine ekleyerek model paketini tamamlıyor. Stratejik mesaj net: GPU satmak tek başına yetmiyor; veriyi de sağla, ekosistemi kilitle.

MOSTLY AI – Avusturya’dan Kurumsal Standart

TOP‑10 Avrupa bankasının dördü, müşteri simülasyonu için MOSTLY AI kullanıyor. Şirketin 31 milyon $ fonu küçük görünebilir, fakat kurumsal sözleşmelerde ARR büyümesi çift haneli. “Compliance‑as‑a‑feature” mottosuyla finans ve telekom dikeyine kilitlenmiş durumda.

Rockfish – Operasyonel Sentez

Ocak’ta TechCrunch, Rockfish’in veri silolarını generative AI ile doldurarak şirket içi API’lerle anlamsal sentetik veri akışı sunduğunu yazdı . Henüz erken aşama ancak “operasyonel akışta anlık sentez” fikri, edge AI çağında kıymetli.

(Not: Bu üçlünün ortak özelliği, lisans + tüketim bazlı hibrit gelir modeli. Yani ARR + usage karışımı sayesinde nakit akışı öngörülebilir.)

Stratejik Dönüşüm

Ben Thompson’ın deyimiyle veri, “ürünün kendisi” olmaktan çıkıp platform katmanı haline geliyor. Sentetik veri sağlayıcısı, tıpkı CDN veya ödeme altyapısı gibi, her AI iş akışının sessiz ortağı olacak. Risk‑uyum süreçleri kısalacak, Ar‑Ge döngüleri hızlanacak.

Gretel’ın Nvidia’ya satılması “taşın acayip hızla yuvarlandığının” işareti. Önümüzdeki 18 ayda Snowflake‑Databricks‑Oracle üçgeninde benzer satın alımlar bekleniyor. Bu da bize Teknoloji Borsası okurları için net mesaj veriyor: Radara erken gir, fırsatı kaçırma.

Hangi Sektörler Daha Hızlı Benimseyecek?

• Sağlık – Hasta gizliliği nedeniyle klinik veriye erişim zor, sentetik veri tanı modellerini hızlandırıyor.

• Finans & Sigorta – Sahte ama istatistiksel gerçek kart harcaması, dolandırıcılık simülasyonlarını besliyor.

• Otomotiv & Otonom Sürüş – Gerçek kazalar nadir; simüle edilmiş milyonlarca “neredeyse kaza” kare kare sentezleniyor.

Riskler ve Ufuk Çizgisi

1. Model Sapması – Sentetik veri gerçek dağılımdan uzaklaşırsa algoritma üretimde çuvallayabilir. Çözüm: Gerçek/sentetik karışım ve sürekli yeniden eğitme.

2. Regülasyon Kapanı – Bazı sektörler “yüzde kaç sentetik” limiti koyabilir. Avrupa AI Act tartışmasında bu konu masada.

3. Pazar Doyumu – Veri üretmek ucuzladıkça, farklılaşma “simülasyon kalitesi + domain uzmanlığı”na kayacak. Burada niş dikey start‑uplar hâlâ açık alan.

Kaçırılmaması Gereken Dalga

Sentetik veri 2020’lerde yapay zekanın gizli kahramanıydı; 2025’te sahnenin tam ortasında. Gerçek dünyanın kopyalarını üretmenin ekonomik ve etik avantajı, pazarın çapını 2 milyar $’ın üstüne taşıyacak . Ama hâlâ erkeniz: Nvidia‑Gretel anlaşması balon değil, ilk halka. Tıpkı benzinin mucidi Rockefeller gibi, veri‑yakıt çağının baronları da bugünden tohum atıyor.

Stratejik Not: Kurum içinde gerçek veriye erişim sancılıysa, önce küçük bir sentetik veri PoC deneyin. Çıkan hız ve maliyet farkı, yatırım planını kendiliğinden doğuracak. Çünkü bu tren kaçarsa, bir sonraki istasyon oldukça pahalıya patlayabilir.